Teaching Matters: Developing Teaching Dossiers to Showcase Teaching Success and Competency
Notice bibliographique
Résumé
Throughout academia, the value of developing a strong CV is pervasive, while teaching dossiers can be overlooked. Furthermore, though partaking in a teaching assistantship is often required, graduate teaching assistants (GTAs) are not always mentored in developing teaching-related skills, or in understanding their importance in future career success. Considering that the skills GTAs gain through teaching contribute significantly to their development of discipline-based expertise and presentation skills (Seldin et al., 2010), and that faculty appointments typically include a 40% teaching load, it is apparent that this problem poses a major challenge. GTAs and junior faculty are often unsure how to articulate and qualify their teaching experience, and appointment committees seeking demonstrated skill and excellence can not find adequate evidence. Finally, in an era of increased focus on research skills and productivity over teaching, it is increasingly important to find ways to promote a campus culture that is supportive of teaching. Fortunately, well-defined teaching philosophies support students, faculty and administrators in viewing teaching as a valuable scholarly activity, and promote a deep commitment to teaching as well as professional and personal growth (Goodyear & Allchin, 1998).\nTeaching dossiers offer an opportunity to convey a teaching philosophy by cataloguing concrete evidence and accomplishments supporting the scope and quality of teaching experience (Sidhu, 2015). The development process itself is useful for promoting self-reflection and growth (Foote & Vermette, 2001; Sidhu, 2015), as well as enhancing the quality of teaching (Sidhu, 2015), while the final product is a necessary portion of academic hiring/promotion decisions (Seldin et al., 2010). This workshop seeks to support participants in (1) understanding the importance of teaching and creating early career dossiers (Foote and Vermette, 2001); and (2) outlining teaching dossier content and structure (Foote and Vermette, 2001; Seldin, Miller, and Seldin, 2010; Sidhu, 2015) while focusing on critical reflective activities (Sidhu, 2015)to promote dossier content generation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».